자연 환경은 크게 무기환경시스템과 생물환경시스템으로 구분할 수 있다. 두 시스템은 수평적인 관계를 이루며 상호간에 영향을 미치며 변화한다(Usher, 2001). 양자간의 관계에 대하여 비교적 짧은 시간 스케일을 통한 연구는 많으나(Vile, 1988; Themes, 1990), 이에 반해 긴 시간스케일 동안의 관계는 잘 밝혀지지 않았다(Phillip, 1995; Edwards와 Whittington, 2001). 오랜 시간에 걸쳐 변화된 양 시스템간의 관계를 살펴보기 위해서는 각각의 환경 변화의 기록을 동시에 온전하게 보존하고 있는 연구대상이 필요하다.(중략)
빛의 양자역학적 성질인 얽힘(entanglement)을 이용한 양자 고스트 이미징(quantum ghost imaging)은 고전적인 동시계수 측정(classical coincidence measurement)에 의해서도 정성적으로 재현됨이 알려져 있다[1,2]. 본 실험에서는 진행방향에서 고전적인 상관관계를 가지는 빛을 이용하여 고전 동시계수 이미징(classical coincidence imaging) 실험을 수행하여 양자역학적 얽힘 상태에서 볼 수 있는 현상들을 관측하고 고스트 이미지가 나오는 원리를 분석하였다. 고전적인 상관관계를 가지는 광원은 아르곤이온 레이저에서 나오는 빛의 경로를 스피커에 부착되어 회전하는 거울에 반사시켜 진행방향에 대해 상관관계를 가지도록 만들어 사용하였다.
본 연구는 프로스포츠 소비자의 심리적 애착정도를 태도적 차원의 동일시와 행위적 차원의 동일시로 구분하고 아울러 프로스포츠팀과 관련된 동기요인(성적에 대한 관심, 선수의 능력, 선수의 매력성)과 스포츠 구단의 관람의도, 스폰서십 효과(스폰서 브랜드 태도)와 어떠한 영향 관계가 있는지를 살펴보고자 하는 것이다. 대부분 선행연구들이 이러한 관계를 단편적인 수준에서 측정했으며, 아물러 구단과 스폰서십의 동시적 영향관계를 규명한 연구가 없었던 것이 사실이다. 이에 본 연구는 이러한 관계를 구조방정식 모델의 검증을 통하여 해당 가설을 검증한 결과 첫째, 팀관련 관람동기의 대부분이 태도적 동일시를 거쳐 행위적 동일시로 이어지는 것으로 나타났으며, 둘째, 심리적애착정도와 관람의도, 스폰서십 효과와의 관계에 있어서는 태도적 동일시의 경우 관람의도와 스폰서십 브랜드 태도에 긍정적 영향 관계가 있는 것으로 나타났으나, 행위적 동일시의 경우에는 관람의도에만 긍정적 영향 관계가 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 연구의 시사점 및 한계와 향후 연구방향이 토의되었다.
최근 DNA 칩 또는 마이크로어레이 기술의 발전으로 인해 한 세포 내의 수천 개의 유전자의 발현 정도를 동시에 측정할 수 있게 되었다. 이러한 마이크로어레이 데이터를 분석해서 암의 경과나 세포의 주기적 변화 등에 영향을 미치는 유전자들을 알아낼 수 있다. 본 논문에서는 베이지안망을 이용해서 마이크로어레이 데이터를 분석, 백혈병의 경과를 예측한다. 베이지안망은 다수의 변수들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 각 유전자들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 각 유전자들간의 확률적 관계를 사람이 알아보기 쉬운 형태로 학습할 수 있다는 장점이 있다. 마이크로어레이 데이터에 대해서 학습된 베이지안망은 백혈병 경과 예측에 대해서 기존의 방법보다 뛰어난 성능을 보였다.
본 논문에서는 Legacy 데이터베이스에서 추출된 정보들에 대해 XML 기술을 적용하고자 했을 때, 참조할 DTD(Document Type Definition) 생성과정 방법을 제안한다. 이를 위해 테이블간의 복잡한 상호 연결 관계를 표현하고 사전에 ID의 일방적인 추가 단계를 배제할 수 있는 IDREF-ID속성 관계 모델링을 적용한다. 이 방식에서는 테이블 사이의 관계 및 테이블 사이의 데이터들이 빈번하게 탐색되는 방향을 조사하면서 동시에 ID 추가 작업을 병행 처리하게 된다. 그 결과 IDREF-ID 속성 관계를 파악하면서 동시에 ID 추가 작업이 가능하며, 참조할 DTD 생성도 가능하다.
동시인용은 서로 다른 두 연구가 이후의 새로운 연구에서 동시 인용되는 것이다. 이 연구는 동시인용과 저자식별의 관계를 다룬다. 저자식별은 문헌에 출현한 동명의 저자명들을 실 세계 저자로 식별하는 것이다. 동시인용은, 한 사람의 관련된 연구들이 이후 또 다른 연구들에서 타인 혹은 자신에 의해 동시 인용되는 증거를 수집함으로써, 저자식별의 절차와 성능에 영향을 미칠 수 있다. 이 연구는 구글 스칼라로부터 동시인용을 자동 수집하는 절차를 제시하고 동시인용 정보를 저자식별의 기존 자질들과 효율적으로 결합하는 새로운 군집알고리즘을 제안한다. 실험을 통해 동시인용이 저자식별에 미치는 긍정적 효과를 확인하였다.
본 연구는 비동시적 온라인 토론활동에 참여한 간호대학생의 사회적 실재감, 인지적 실재감이 온라인학습만족도에 미치는 영향을 파악하고자 시도되었다. 연구는 2020년 12월부터 2개월간 일개대학 4학년 간호대학생 93명을 대상으로 설문조사하였다. 수집된 자료는 t검정, ANOVA, 상관관계, 다중회귀분석을 실시하였다. 연구결과 간호대학생의 사회적 실재감, 인지적 실재감, 온라인 학습만족도는 유의한 정적 상관관계를 보였고, 온라인 학습만족도에 직접적인 영향요인으로는 사회적 실재감으로 나타났다. 온라인 학습만족도에 대한 설명력은 62.9%로 나타났다. 결과를 바탕으로 다양한 교과목에서 온라인 토론활동의 학습만족도를 높이기 위해서 간호대학생의 사회적 실재감을 높이는 방안이 필요하며 향후 실재감 향상 프로그램 중재 관련 후속연구를 제언한다.
본 연구는 가족 구성원들이 가족과 사회에서 지위 극대화를 위해, 가족 내외적으로 동시적 경쟁을 하는 상황을 이론화한 가족동맹 모델을 한국복지패널조사 1차년도 자료를 이용해서 검증하였다. 이 검증을 위해, 아내의 경제적 지위와 각 배우자의 가족관계 만족도 사이의 관계가 조사되었다. 분석 결과, 대체로 조사 가설들이 지지되었다. 아내들은 남편 대비 자신의 상대 소득이 높을 때, 가족관계 만족도가 낮았고, 이는 저소득층 아내들 사이에서 더 뚜렷하게 나타났다. 한편, 남편들의 가족관계 만족도와 아내의 상대 소득 사이의 양-방향의 관계가 중산층 남편들 중에서 뚜렷하게 나타났다. 그러나 예상과 달리 이 양-방향의 관계가 저소득층 남편들 중에서는 나타나지 않았다.
관계 추출은 질의응답이나 대화 시스템의 기반이 되는 지식을 구추하기 위한 작업으로, 정보 추출의 기초가 되는 기술이기도 하다. 최근 실세계 지식의 희소한 형태를 구현한 문서간 관계 추출 데이터셋이 제안되어, 여러 문서를 통해 분산되어 언급된 두 개체 사이의 관계 추론을 수행 및 평가할 수 있게 되었다. 이 작업에서 추론의 대상이 되는 개체쌍은 한 문서 안에 동시에 언급되지 않기 때문에 여러 문서에 언급된 중간 개체를 통하여 직/간접적으로 추론해야 하나, 원시 텍스트에서 이러한 정보를 수집하는 작업은 쉽지 않다. 따라서, 본 연구에서는 개체의 동시발생빈도에 기반하여 중간 개체의 중요도를 정량화하고, 이 중요도에 기반화여 중요한 문맥을 식별하는 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 기존의 두 문서로 구성된 추론 경로를 식별된 중간 개체를 활용하여 확장하여, 관계 추론 모델의 수정 없이 추가된 문맥만을 활용하여 문서간 관계 추출 시스템의 성능을 개선할 수 있었다.
다양한 연구 분야에서 강수량, 온도, 습도, 일조량은 연구에 필요한 기후 인자로써 사용되어져 왔다. 외국의 경우 기후 인자들과의 관계를 도출해 내는 연구가 이루어 졌지만 국내의 경우는 이러한 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 이러한 인자들과의 관계를 강수-온도-습도-일조량이 연동되어 모의되는 기법을 개발하고자 한다. 기존 국내외 연구결과들은 지수함수식의 형태를 가지는 모형을 이용하여 온도-일조량(radiation), 온도-습도, 습도-일조량, 온도와 강수-일조량과 습도를 개별적으로 추정하는 연구들이 있었다. 그러나 온도, 강수량, 습도, 일조량 등은 기상학적 관점에서 모두 연관성을 가지고 각 변량들에 영향을 주고 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 4가지 변량들이 가지는 관계를 규명하고 각 변량간의 상관관계뿐만 아니라 4가지 변량이 동시에 상관성을 갖도록 모형을 구축하고자 한다. 일반적으로 각 변량들 간의 확률적인 거동을 동시에 고려할 수 있는 Network 모형이 많이 이용된다. 본 연구에서는 Bayesian Network 모형을 활용하여 4가지 변량 간에 Bayesian Network를 구성하고, 통계적 모형으로 발전시켜 기후변화 연구에 활용하고자 한다. 제안된 방법론에 대한 적합성을 평가하기 위해, 서울지점을 대상으로 온도, 강수, 습도, 일조량 값을 이용하였다. 기후변화에 따른 수문순환모형에서 이들 4가지 변량은 기본 입력자료로 이용되고 있으나, 현재까지는 강수 및 온도를 사용한 모형 개발이 이루어지고 있다. 이러한 점에서 본 연구의 결과는 기후변화에 따른 물순환 변동성을 평가하는 기본 자료로서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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